帰納学習を用いた幾何学的制約の獲得
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概要
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本研究においては,帰納的一般化を用いた幾何学的制約の獲得方法を提案する.帰納的一般化は,大量データから一般規則を導出するという点で知識獲得の重要な方法である.現在までにGOLEMやC4.5など,様々な一般化法が提案されている.従来の方法では数値データにおける制約を考えると,線形制約しか得られないが,本研究における幾何学的制約を獲得する方法は非線形制約をも得られる.ここでは,幾何学的制約を次のように定義する.幾何学的制約:図形を数値データとして抽出し,その形状的特徴により導出される制約
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1993-09-27
著者
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